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一、Scrapy 简介
Scrapy 是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的利用框架。能够利用在包含数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
其最后是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取)所设计的，也能够利用在获取 API 所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services) 或者通用的网络爬虫。
二、架构概览
1. Scrapy Engine
引擎负责管制数据流在零碎中所有组件中流动，并在相应动作产生时触发事件。具体内容查看上面的数据流 (Data Flow) 局部。此组件相当于爬虫的“大脑”，是整个爬虫的调度核心。
2. 调度器(Scheduler)
调度器从引擎承受 request 并将他们入队，以便之后引擎申请他们时提供给引擎。
初始的爬取 URL 和后续在页面中获取的待爬取的 URL 将放入调度器中，期待爬取。同时调度器会主动去除反复的 URL（如果特定的 URL 不须要去重也能够通过设置实现，如 post 申请的 URL）
3. 下载器 (Downloader)
下载器负责获取页面数据并提供给引擎，而后提供给 spider。
4. Spiders
Spider 是 Scrapy 用户编写用于剖析 response 并提取 item(即获取到的 item) 或额定跟进的 URL 的类。每个 spider 负责解决一个特定 (或一些) 网站。
5. Item Pipeline
Item Pipeline 负责解决被 spider 提取进去的 item。典型的解决有清理、验证及长久化 (例如存取到数据库中)。
当页面被爬虫解析所需的数据存入 Item 后，将被发送到我的项目管道(Pipeline)，并通过几个特定的秩序解决数据，最初存入本地文件或存入数据库。
6. 下载器中间件(Downloader middlewares)
下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook)，解决 Downloader 传递给引擎的 response。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩大 Scrapy 性能。通过设置下载器中间件能够实现爬虫主动更换 user-agent、IP 等性能。
7. Spider 中间件(Spider middlewares)
Spider 中间件是在引擎及 Spider 之间的特定钩子(specific hook)，解决 spider 的输出(response) 和输入 (items 及 requests)。其提供了一个简便的机制，通过插入自定义代码来扩大 Scrapy 性能。
8. 数据流(Data flow)
1) 引擎关上一个网站(open a domain)，找到解决该网站的 Spider 并向该 spider 申请第一个要爬取的 URL(s)。
2) 引擎从 Spider 中获取到第一个要爬取的 URL 并在调度器(Scheduler) 以 Request 调度。
3) 引擎向调度器申请下一个要爬取的 URL。
4) 调度器返回下一个要爬取的 URL 给引擎，引擎将 URL 通过下载中间件 (申请(request) 方向)转发给下载器 (Downloader)。
5) 一旦页面下载结束，下载器生成一个该页面的 Response，并将其通过下载中间件(返回(response) 方向)发送给引擎。
6) 引擎从下载器中接管到 Response 并通过 Spider 中间件 (输出方向) 发送给 Spider 解决。
7) Spider 解决 Response 并返回爬取到的 Item 及 (跟进的) 新的 Request 给引擎。
8) 引擎将 (Spider 返回的) 爬取到的 Item 给 Item Pipeline，将 (Spider 返回的)Request 给调度器。
9) (从第二步) 反复直到调度器中没有更多地 request，引擎敞开该网站。
三、创立我的项目
在开始抓取之前，你必须建设一个新的系统我的项目。输出要在其中存储代码并运行的目录：
创立了一个 tutorial 目录蕴含以下内容：
四、创立第一只 spider
匍匐器是定义的类，Scrapy 应用它从一个网站 (或一组网站) 中抓取信息。它们必须是子类 Spider 并定义要做出的初始申请，可选的是如何追随页面中的链接，以及如何解析下载的页面内容以提取数据。
创立第一只 spider 的代码。将其保留在 tutorial/spiders 我的项目命名文件为 quotes_spider.py 中：
Spider 子类 scrapy.Spider 并定义了一些属性和办法：
name：标识 spider。它在一个我的项目中必须是惟一的，即不能为不同的匍匐器设置雷同的名称。
start_requests()：必须返回申请的可迭代(能够返回申请列表或编写生成器函数)，匍匐器将从该申请开始匍匐。后续申请将从这些初始申请中相继生成。
parse()：将被调用以解决为每个申请下载的响应的办法。Response 参数是 TextResponse 它保留页面内容，并具备进一步有用的办法来解决它。
这个 parse() 办法通常解析响应，将抓取的数据提取为字典，还查找要遵循的新 URL 并创立新申请 (Request)。
运行创立的 spider，此命令运行咱们刚刚增加的 spider quotes，这将发送一些 quotes.toscrape.com 畛域。将失去相似于以下内容的输入：
当初，查看当前目录中的文件。您应该留神到曾经创立了两个新文件：quotes-1.html 和 quotes-2.HTML, 将各个 URL 的内容作为 parse 办法批示。
五、提取数据
scrappy 提取数据的最佳办法是应用 Scrapy shell：
应用 shell，能够尝试应用 CSS 对于响应对象：
要从上述题目中提取文本，能够执行以下操作：
这里有两件事须要留神：一是咱们曾经增加了 ::text 对于 CSS 查问，意味着咱们只想间接抉择外部的文本元素 <title> 元素。如果咱们不指定 ::text，咱们将取得残缺的 title 元素，包含其标记：
另一件事是呼叫的后果 .getall() 是一个列表：选择器可能返回多个后果，因而咱们提取所有后果。只想要第一个后果时，如本例所示：
作为代替，能够写下：
应用 .get() 间接在 A 上 SelectorList 实例防止了 IndexError 回报 None 当它找不到任何与所选内容匹配的元素时。
除 getall() 和 get() 办法以外，也能够应用 re() 提取办法 regular expressions：
除 CSS 外，scrapy 选择器也反对应用 XPath 表白
XPath 表达式是十分弱小的，是抓取选择器的根底。实际上，CSS 选择器在引擎盖下转换为 xpath。xpath 表达式提供了更多的性能，因为除了导航构造之外，它还能够查看内容。应用 xpath，您能够抉择如下内容： 抉择蕴含文本“下一页”的链接，这使得 xpath 非常适合于抓取工作。
六、提取援用和作者
编写代码从网页中提取引号来实现 spider 程序。http://quotes.toscrape.com 中的每个引号都由如下所示的 HTML 元素示意：
关上 Scrapy Shell 并提取所需数据：
失去了一个 quote HTML 元素的选择器列表，其中包含：
下面查问返回的每个选择器都容许对其子元素运行进一步的查问。将第一个选择器调配给一个变量，这样咱们就能够间接在特定的引号上运行 CSS 选择器：
提取 text，author 以及 tags，其中 tags 是字符串列表，咱们能够应用 .getall() 办法获取所有这些参数：
提取每个位之后，迭代所有的 quotes 元素，并将它们放在 Python 字典中：
在 spider 中提取数据，应用 yield 回调 response 中的 python 关键字，如下所示：
存储抓取的数据，最简略办法是应用 Feed exports，应用以下命令：
这将生成一个 quotes.json 蕴含所有抓取的我的项目的文件，序列化在 JSON。
这个 -O 命令行开关笼罩任何现有文件；应用 -o 而是将新内容附加到任何现有文件中。然而，附加到 JSON 文件会使文件内容有效 JSON。附加到文件时，请思考应用不同的序列化格局，例如 JSON Lines：：
JSON Lines 相似于流，能够很容易地向它附加新记录。当运行两次时，它不存在雷同的 JSON 问题。另外，因为每个记录都是独自的一行，能够解决大文件，而不用将所有内容都放入内存中，因而有如下工具：JQ 以帮忙在命令行中执行此操作。
从网站上所有页面的援用抓取内容。从页面中跟踪链接第一件事是提取到要跟踪的页面的链接。查看页面，能够看到有一个链接指向下一个带有以下标记的页面：
在外壳中提取：
获取到 anchor 元素，但须要该属性 href，Scrapy 反对 CSS 扩大，容许抉择属性内容，如下所示：
还有一个 attrib 可用属性
将 spider 被批改为递归地跟踪下一页的链接，从中提取数据：
在提取数据之后，parse() 办法查找到下一页的链接，并应用 urljoin() 办法（因为链接能够是绝对的），并生成对下一页的新申请，将本身注册为回调，以解决下一页的数据提取，并放弃匍匐在所有页中进行。
scrapy 的以下链接机制：在回调办法中生成一个申请时，scrapy 将打算发送该申请，并注册一个回调办法，以便在该申请实现时执行。
应用它能够构建简单的爬虫程序，这些爬虫程序依据定义的规定跟踪链接，并依据所拜访的页面提取不同类型的数据。
示例中，创立了一种循环，跟踪到下一页的所有链接，直到找不到一个为止——这对于匍匐博客、论坛和其余带有分页的站点很不便。
七、创立申请的快捷方式
作为创立申请对象的快捷方式，能够应用 response.follow：：
不像 Scrapy.Request，response.follow 间接反对绝对 URL- 无需调用 URLJOIN。留神 response.follow 只返回一个申请实例；依然须要生成这个申请。
也能够将选择器传递给 response.follow 而不是字符串；此选择器应提取必要的属性：
为了元素有一个快捷方式：response.follow 主动应用其 href 属性。因而代码能够进一步缩短：
要从 iterable 创立多个申请，能够应用 response.follow_all 取而代之的是：
进一步缩短：
另一个 spider，演示回调和以下链接，抓取作者信息：
这个 spider 将从主页开始，跟踪所有指向作者页面的链接，调用 parse_author 它们的回调，以及与 parse 像咱们以前看到的那样回拨。
在这里，咱们将回调传递给 response.follow_all 作为地位参数，以使代码更短；它还实用于 Request。
这个 parse_author 回调定义了一个助手函数，用于从 CSS 查问中提取和清理数据，并用作者数据生成 python dict。
这个 spider 展现的另一个乏味的事件是，即便同一作者援用了很多话，咱们也不须要放心屡次拜访同一作者页面。默认状况下，scrapy 过滤掉对曾经拜访过的 URL 的反复申请，防止了因为编程谬误而太多地拜访服务器的问题。这能够通过设置进行配置 DUPEFILTER_CLASS .
八、应用 spider 参数
通过应用 -a 运行它们时的选项：
这些论点被传给 spider init 办法并默认成为 spider 属性。
在本例中，为 tag 参数将通过 self.tag。能够应用它的 spider 只获取带有特定标记的引号，并基于以下参数构建 URL:：
如果你通过 tag=humor 对于这个 spider，您会留神到它只拜访来自 humor 标记，如 http://quotes.toscrape.com/ta… .